在训练模型的时候，如果我们想要保留中间层的结果，比较常用的是以字典的形式保存，python为我们提供了一个很强大的库pickle来帮助我们实现这一功能。

pickle数据的保存

pickle可以实现保存字典和列表等数据结构，使用的方法非常简单。

import pickle
 
a_dict = {'da': 111, 2: [23,1,4], '23': {1:2,'d':'sad'}}
 
# pickle a variable to a file
file = open('pickle_example.pickle', 'wb')
pickle.dump(a_dict, file)
file.close()

首先打开一个文件，open的第一个参数是保存的地址，wb 是以写的形式打开 ‘pickle_example.pickle’ 这个文件, 然后 pickle.dump 你要保存的东西去这个打开的 file。

pickle数据的提取

提取的方法也很简单，非常类似于网络模型的load。

# reload a file to a variable
with open('pickle_example.pickle', 'rb') as file:
    a_dict1 =pickle.load(file)
 
print(a_dict1)

值得一提的是load的结果直接就是一个字典。